参考
1.weakref – Garbage-collectable references to objects
2.Python弱引用介绍
和许多其它的高级语言一样，Python使用了垃圾回收器来自动销毁那些不再使用的对象。每个对象都有一个引用计数，当这个引用计数为0时Python能够安全地销毁这个对象。
引用计数会记录给定对象的引用个数，并在引用个数为零时收集该对象。由于一次仅能有一个对象被回收，引用计数无法回收循环引用的对象。
一组相互引用的对象若没有被其它对象直接引用，并且不可访问，则会永久存活下来。一个应用程序如果持续地产生这种不可访问的对象群组，就会发生内存泄漏。
在对象群组内部使用弱引用（即不会在引用计数中被计数的引用）有时能避免出现引用环，因此弱引用可用于解决循环引用的问题。
在计算机程序设计中，弱引用，与强引用相对，是指不能确保其引用的对象不会被垃圾回收器回收的引用。一个对象若只被弱引用所引用，则可能在任何时刻被回收。弱引用的主要作用就是减少循环引用，减少内存中不必要的对象存在的数量。
使用weakref模块，你可以创建到对象的弱引用，Python在对象的引用计数为0或只存在对象的弱引用时将回收这个对象。
创建弱引用
你可以通过调用weakref模块的ref(obj[,callback])来创建一个弱引用，obj是你想弱引用的对象，callback是一个可选的函数，当因没有引用导致Python要销毁这个对象时调用。回调函数callback要求单个参数（弱引用的对象）。
一旦你有了一个对象的弱引用，你就能通过调用弱引用来获取被弱引用的对象。
>>>> import sys
>>> import weakref
>>> class Man:
def __init__(self,name):
print self.name = name
>>> o = Man('Jim')
>>> sys.getrefcount(o)
2
>>> r = weakref.ref(o) # 创建一个弱引用
>>> sys.getrefcount(o) # 引用计数并没有改变
2
>>> r
# 弱引用所指向的对象信息
>>> o2 = r() # 获取弱引用所指向的对象
>>> o is o2
True
>>> sys.getrefcount(o)
3
>>> o = None
>>> o2 = None
>>> r # 当对象引用计数为零时，弱引用失效。
de> 上面的代码中，我们使用sys包中的getrefcount()来查看某个对象的引用计数。需要注意的是，当使用某个引用作为参数，传递给getrefcount()时，参数实际上创建了一个临时的引用。因此，getrefcount()所得到的结果，会比期望的多1。
一旦没有了对这个对象的其它的引用，调用弱引用将返回None，因为Python已经销毁了这个对象。 注意：大部分的对象不能通过弱引用来访问。
weakref模块中的getweakrefcount(obj)和getweakrefs(obj)分别返回弱引用数和关于所给对象的引用列表。
弱引用对于创建对象(这些对象很费资源)的缓存是有用的。
创建代理对象
代理对象是弱引用对象，它们的行为就像它们所引用的对象，这就便于你不必首先调用弱引用来访问背后的对象。通过weakref模块的proxy(obj[,callback])函数来创建代理对象。使用代理对象就如同使用对象本身一样：
import weakref
class Man:
def __init__(self, name):
self.name = name
def test(self):
print "this is a test!"
def callback(self):
print "callback"
o = Man('Jim')
p = weakref.proxy(o, callback)
p.test()
o=None
p.test()callback参数的作用和ref函数中callback一样。在Python删除了一个引用的对象之后，使用代理将会导致一个weakref.ReferenceError错误。
循环引用
前面说过，使用弱引用，可以解决循环引用不能被垃圾回收的问题。
首先我们看下常规的循环引用，先创建一个简单的Graph类，然后创建三个Graph实例：
# -*- coding:utf-8 -*-
import weakref
import gc
from pprint import pprint
class Graph(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
self.other = None
def set_next(self, other):
print "%s.set_next(%r)" % (self.name, other)
self.other = other
def all_nodes(self):
yield self
n = self.other
while n and n.name !=self.name:
yield n
n = n.other
if n is self:
yield n
return
def __str__(self):
return "->".join(n.name for n in self.all_nodes())
def __repr__(self):
return "<%s at 0x%x name=%s>" % (self.__class__.__name__, id(self), self.name)
def __del__(self):
print "(Deleting %s)" % self.name
def collect_and_show_garbage():
print "Collecting..."
n = gc.collect()
print "unreachable objects:", n
print "garbage:",
pprint(gc.garbage)
def demo(graph_factory):
print "Set up graph:"
one = graph_factory("one")
two = graph_factory("two")
three = graph_factory("three")
one.set_next(two)
two.set_next(three)
three.set_next(one)
print
print "Graph:"
print str(one)
collect_and_show_garbage()
print
three = None
two = None
print "After 2 references removed"
print str(one)
collect_and_show_garbage()
print
print "removeing last reference"
one = None
collect_and_show_garbage()
gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK)
print "Setting up the cycle"
print
demo(Graph)
print
print "breaking the cycle and cleaning up garbage"
print
gc.garbage[0].set_next(None)
while gc.garbage:
del gc.garbage[0]
print collect_and_show_garbage()这里使用了python的gc库的几个方法， 解释如下：
gc.collect() 收集垃圾
gc.garbage 获取垃圾列表
gc.set_debug(gc.DBEUG_LEAK) 打印无法看到的对象信息
运行结果如下：
Setting up the cycle
Set up graph:
one.set_next()
two.set_next()
three.set_next()
Graph:
one->two->three->one
Collecting...
unreachable objects:g 0
garbage:[]
After 2 references removed
one->two->three->one
Collecting...
unreachable objects: 0
garbage:[]
removeing last reference
Collecting...
unreachable objects: 6
garbage:[,
,
,
{'name': 'one', 'other': },
{'name': 'two', 'other': },
{'name': 'three', 'other': }]
breaking the cycle and cleaning up garbage
one.set_next(None)
(Deleting two)
(Deleting three)
(Deleting one)
Collecting...
unreachable objects: 0
garbage:[]
None
[Finished in 0.4s]c: uncollectable
gc: uncollectable
gc: uncollectable
gc: uncollectable
gc: uncollectable
gc: uncollectable 从结果中我们可以看出，即使我们删除了Graph实例的本地引用，它依然存在垃圾列表中，不能回收。
接下来创建使弱引用的WeakGraph类：
class WeakGraph(Graph):
def set_next(self, other):
if other is not None:
if self in other.all_nodes():
other = weakref.proxy(other)
super(WeakGraph, self).set_next(other)
return
demo(WeakGraph)结果如下：
Setting up the cycle
Set up graph:
one.set_next()
two.set_next()
three.set_next()
Graph:
one->two->three
Collecting...
unreachable objects:Traceback (most recent call last):
File "D:\apps\platform\demo\demo.py", line 87, in
gc.garbage[0].set_next(None)
IndexError: list index out of range
0
garbage:[]
After 2 references removed
one->two->three
Collecting...
unreachable objects: 0
garbage:[]
removeing last reference
(Deleting one)
(Deleting two)
(Deleting three)
Collecting...
unreachable objects: 0
garbage:[]
breaking the cycle and cleaning up garbage
[Finished in 0.4s with exit code 1] 上面的类中，使用代理来指示已看到的对象，随着demo()删除了对象的所有本地引用，循环会断开，这样垃圾回收期就可以将这些对象删除。
因此我们我们在实际工作中如果需要用到循环引用的话，尽量采用弱引用来实现。
缓存对象
ref和proxy都只可用与维护单个对象的弱引用，如果想同时创建多个对象的弱引用咋办？这时可以使用WeakKeyDictionary和WeakValueDictionary来实现。
WeakValueDictionary类，顾名思义，本质上还是个字典类型，只是它的值类型是弱引用。当这些值引用的对象不再被其他非弱引用对象引用时，那么这些引用的对象就可以通过垃圾回收器进行回收。
下面的例子说明了常规字典与WeakValueDictionary的区别。
# -*- coding:utf-8 -*-
import weakref
import gc
from pprint import pprint
gc.set_debug(gc.DEBUG_LEAK)
class Man(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
def __repr__(self):
return '' % self.name
def __del__(self):
print "deleting %s" % self
def demo(cache_factory):
all_refs = {}
print "cache type:", cache_factory
cache = cache_factory()
for name in ["Jim", 'Tom', 'Green']:
man = Man(name)
cache[name] = man
all_refs[name] = man
del man
print "all_refs=",
pprint(all_refs)
print
print "before, cache contains:", cache.keys()
for name, value in cache.items():
print "%s = %s" % (name, value)
print "\ncleanup"
del all_refs
gc.collect()
print
print "after, cache contains:", cache.keys()
for name, value in cache.items():
print "%s = %s" % (name, value)
print "demo returning"
return
demo(dict)
print
demo(weakref.WeakValueDictionary)
结果如下所示：
cache type:
all_refs={'Green': , 'Jim': , 'Tom': }
before, cache contains: ['Jim', 'Green', 'Tom']
Jim =
Green =
Tom =
cleanup
after, cache contains: ['Jim', 'Green', 'Tom']
Jim =
Green =
Tom =
demo returning
deleting
deleting
deleting
cache type: weakref.WeakValueDictionary
all_refs={'Green': , 'Jim': , 'Tom': }
before, cache contains: ['Jim', 'Green', 'Tom']
Jim =
Green =
Tom =
cleanup
deleting
deleting
after, cache contains: []
demo returning
[Finished in 0.3s]